自动驾驶困境

接下来为大家讲解自动驾驶复杂场景构建，以及自动驾驶困境涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、苹果自动驾驶36块钱训练百万公里数据,10天跑16亿公里
• 2、DriveVLM:自动驾驶和大型视觉语言模型的融合(理想汽车2024新作)_百度...
• 3、自动驾驶数据标注场景越来越复杂,难度越来越高,如何解决?
• 4、自动驾驶汽车需要哪些关键技术?

苹果自动驾驶36块钱训练百万公里数据,10天跑16亿公里

数据显示，通过这一套自监督训练体系，每10天即可完成16亿公里的训练，等效约9500年的驾驶经验，换算成一天就相当于6亿公里和950年驾驶经验。而这样的训练，成本控制也十分突出，每百万公里的模拟成本低于5美元（约合人民币31元），且不需要真实世界数据。

福特、通用通用分别斥资10亿美元（约合70亿元人民币）、8亿美元（约合40.6亿元人民币）收购了Argo.ai和Cruise，谷歌Waymo在上半年首次融资，就获得了高达30亿美元（约210亿人民币）。

回归到工程领域，何小鹏则认为更重要的数据，是实际在路上跑的自动驾驶「实验里程」。 何小鹏认为在中国应该 起码做到每个月 100 万公里以上 的数据，而实际上应该有一天做到 每个月 10 亿公里 ，也就是 1000 倍于百万级，「才比较稳健」。而从 100 万到 10 亿中间还要分很多步。

DriveVLM:自动驾驶和大型视觉语言模型的融合(理想汽车2024新作)_百度...

1、DriveVLM：自动驾驶和大型视觉语言模型的融合，由理想汽车和清华大学信息科学研究院的研究员共同推出，旨在解决城市环境中自动驾驶所面临的复杂场景理解难题。这一系统利用视觉语言模型（VLM）增强场景理解和规划能力，集成了场景描述、场景分析和分层规划的独特组合。

2、DriveVLM是基于大视觉语言模型的双系统自动驾驶方案，旨在结合大模型的涌现能力与规模效应，构建融合知识驱动与数据驱动的自动驾驶系统。以下是关于DriveVLM的详细解项目目标：解决长尾问题：DriveVLM项目针对自动驾驶领域遇到的长尾问题，利用大模型的强大能力进行实际驾驶场景中的复杂决策。

3、年7月5日，理想汽车召开2024智能驾驶夏季发布会，会上厂家宣布将于7月向全量理想AD Max用户推送无图NOA功能，并将于7月内推送全自动AES（自动紧急转向）和全方位低速AEB（自动紧急制动）。同时，理想汽车发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构，并开启新架构的早鸟***。

自动驾驶数据标注场景越来越复杂,难度越来越高,如何解决?

1、解决上述问题的关键是实现产品技术能力变革，尤其是提升数据标注平台的自动化以及AI自动标注水平。

2、自动驾驶数据闭环需引入数据***集、标注与训练，关键在于新场景数据不断丰富模型。AI模型需快速迭代，数据闭环加速适应新场景，实现模型调优。数据***集量大，非结构化数据需要标注后才能用于模型训练。数据处理效率与产出质量成为挑战，数据服务商业务规模、执行效率与项目经理能力限制产能。

3、为了让自动驾驶标注数据集更完整、丰富，诸如道路两侧场景、路上障碍物，车辆拥挤、稀疏以及行人多少之类情况也要提前考虑，特别是一些突***况，比如突然横穿马路，尽管这种场景的覆盖难度会更大。通过海天瑞声的自动驾驶标注服务，客户可以获得高质量、准确的标注数据集，用于智能驾驶算法的开发和验证。

自动驾驶汽车需要哪些关键技术?

1、自动驾驶汽车需要以下关键技术：感知技术：激光雷达：提供精确的点云数据，构建三维环境模型。摄像头和毫米波雷达：捕捉周围环境信息，辅助激光雷达实现更全面的环境感知。决策与规划技术：计算机视觉：解析摄像头捕捉的图像信息，识别道路、车辆、行人等。机器学习：基于历史数据训练模型，预测和应对复杂交通场景。

2、自动驾驶汽车需要以下关键技术：感知技术：激光雷达、摄像头和毫米波雷达等传感器：这些传感器如同汽车的“眼睛”，能够捕捉周围环境的细微变化，并形成精确的三维点云数据，确保车辆能够安全地感知世界。

3、自动驾驶的四大关键技术是：环境感知技术：核心功能：通过集成的传感器系统（如雷达、摄像头、激光雷达等）对周围环境进行全方位扫描。关键作用：识别车辆状态、道路状况、行人、信号灯等元素，确保行驶安全。

4、感知技术：这一技术是自动驾驶汽车对周围环境进行感知的基础，它涉及到对环境信息和车内信息的***集与处理。这一环节中，车辆会使用各种传感器，如激光测距仪、***摄像头、车载雷达以及速度和加速度传感器等，来获取道路边界、车辆、行人的位置信息。

5、环境感知与传感器融合：自动驾驶车辆的传感器系统负责收集周围环境信息，这些信息对于车辆的决策至关重要，如转弯、变道、加速或减速。环境感知技术涵盖了车辆自身状态、道路状况、行人、交通信号、标志及其他车辆等多个方面。

6、自动驾驶汽车技术主要包含以下方面：***摄像头技术：核心技术之一，通过捕捉道路状况、车辆、行人等信息，帮助车辆做出正确的决策。激光测距器技术：提供高精度的环境感知和障碍物检测，为自动驾驶汽车的安全性提供保障。车联网技术：实现车辆之间的信息交换和协同，提高车辆的行驶效率和安全性。

关于自动驾驶复杂场景构建，以及自动驾驶困境的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。